DỰ ÁN THAY ĐỔI (CHANGE PROJECT)

DỰ ÁN THAY ĐỔI (CHANGE PROJECT)

1. Tên dự án

        “Ứng dụng trí tuệ nhân tạo để xây dựng Dashboard giám sát đảm bảo chất lượng đào tạo tại Trường đại học Kỹ thuật Y - Dược Đà Nẵng.”

2. Bối cảnh và vấn đề đặt ra

        Trong những năm gần đây, Trường đại học Kỹ thuật Y - Dược Đà Nẵng đã chú trọng đến công tác đảm bảo chất lượng (QA) nhằm đáp ứng yêu cầu kiểm định và cải tiến liên tục. Tuy nhiên, phương thức triển khai hiện tại vẫn còn nhiều hạn chế:

        (1). Quản lý dữ liệu phân tán và thủ công: dữ liệu khảo sát, kết quả học tập, minh chứng kiểm định… rải rác nhiều nơi; tổng hợp chủ yếu bằng Excel/Word nên chậm và dễ sai.

        (2). Chậm trễ trong phân tích và ra quyết định: báo cáo theo chu kỳ khiến thiếu dữ liệu thời gian thực; khó phát hiện sớm các bất cập.

        (3). Thiếu công cụ trực quan hóa và cảnh báo sớm: chưa có Dashboard KPI nên khó nắm bức tranh tổng thể khi họp/ra quyết định.

        (4). Hạn chế minh bạch và chia sẻ thông tin: giảng viên, sinh viên ít được tiếp cận dữ liệu QA một cách kịp thời.

        Cơ hội cải tiến bằng AI: Sự phát triển của Trí tuệ nhân tạo (AI) mang lại cơ hội lớn cho Trường đại học Kỹ thuật Y - Dược Đà Nẵng trong việc đổi mới công tác QA: tự động phân tích khảo sát và kết quả học tập; trực quan hóa dữ liệu; cảnh báo sớm rủi ro; tăng minh bạch và hiệu quả ra quyết định.

        Như vậy, việc triển khai dự án “Ứng dụng AI để xây dựng Dashboard giám sát đảm bảo chất lượng đào tạo” sẽ trực tiếp giải quyết các hạn chế hiện nay, đồng thời tạo ra bước tiến mới trong công tác quản lý chất lượng tại Trường đại học Kỹ thuật Y - Dược Đà Nẵng.

3. Mục tiêu của dự án

3.1. Mục tiêu chung: Xây dựng và triển khai Dashboard QA ứng dụng AI, cung cấp thông tin theo thời gian thực, minh bạch và hỗ trợ quyết định.

3.2. Mục tiêu cụ thể

        (1). Ứng dụng AI phân tích dữ liệu khảo sát & kết quả học tập; giảm ≥50% thời gian xử lý báo cáo; hoàn thành module thử nghiệm vào 02/2026.

        (2). Xây dựng Dashboard QA với ≥10 KPI cập nhật tự động; thử nghiệm nội bộ vào 03/2026.

        (3). Tăng cường ra quyết định dựa trên dữ liệu: ≥80% cán bộ QA và ≥50% lãnh đạo khoa sử dụng Dashboard vào 04/2026.

        (4). Nâng cao minh bạch: 70% giảng viên, 40% sinh viên tiếp cận dữ liệu QA; mức độ hài lòng tăng ≥20%.

4. Phạm vi triển khai

        - Mức độ: Thí điểm 01–02 khoa, sau đó nhân rộng toàn trường.

        - Đối tượng tác động:

          + Ban Giám hiệu: có công cụ trực quan để theo dõi và ra quyết định chiến lược dựa trên dữ liệu.

          + Phòng/Trung tâm Đảm bảo chất lượng (QA): giảm tải công việc tổng hợp – báo cáo, nâng cao năng lực phân tích và minh bạch hóa quy trình QA.

          + Giảng viên/Khoa đào tạo: tiếp cận dữ liệu phản hồi và kết quả học tập của sinh viên theo học phần/khoa, từ đó cải tiến giảng dạy kịp thời.

          + Sinh viên: được cung cấp thông tin phản hồi tổng hợp và minh bạch hơn về chất lượng đào tạo, qua đó tăng sự tin tưởng và gắn kết với nhà trường.

5. Hoạt động chính dự kiến (theo PDCA)

Giai đoạn	Thời gian	Hoạt động trọng tâm
PLAN	11–12/2025	Khảo sát hiện trạng dữ liệu QA; khảo sát nhu cầu; xác định KPI; đánh giá hạ tầng CNTT.
DO	01–02/2026	Thiết kế mô hình AI (ML, NLP); chuẩn hóa & tích hợp dữ liệu; thiết kế kiến trúc Dashboard.
CHECK	03/2026	Phát triển Dashboard thử nghiệm; tích hợp dữ liệu 1–2 khoa; pilot test & thu thập phản hồi.
ACT	04/2026	Tối ưu theo phản hồi; báo cáo kết quả; nhân rộng toàn trường; đề xuất cơ chế duy trì.

6. Kết quả mong đợi (Outputs/Outcomes)

6.1. Outputs

        (1). Một hệ thống Dashboard QA thông minh với các chức năng chính:

        - Theo dõi mức độ hài lòng của sinh viên qua khảo sát và phân tích phản hồi (bao gồm cả dữ liệu dạng văn bản nhờ AI – NLP).

        - Giám sát kết quả học tập: tỷ lệ qua môn, tỷ lệ tốt nghiệp đúng hạn, phân tích theo ngành/khoa/học phần.

        - Cập nhật tiến độ kiểm định và tự đánh giá chương trình theo thời gian thực.

        - Hiển thị tình trạng tuân thủ chuẩn đầu ra (CLO/PLO), hỗ trợ công tác cải tiến chương trình đào tạo.

        (2). Các báo cáo phân tích tự động:

        - Báo cáo từ dữ liệu khảo sát sinh viên, đánh giá giảng viên và kết quả học tập.

        - Phân tích xu hướng (trend analysis) và dự báo rủi ro (ví dụ: tỷ lệ rớt tăng bất thường ở một số học phần).

        - Hệ thống cảnh báo sớm gửi đến lãnh đạo/QA khi có chỉ số vượt ngưỡng cảnh báo.

        (3). Tài liệu hướng dẫn sử dụng Dashboard: bao gồm quy trình nhập dữ liệu, khai thác báo cáo và phân quyền người dùng, nhằm đảm bảo hệ thống được vận hành bền vững.

 6.2. Outcomes

        - Tăng cường minh bạch dữ liệu QA: Lãnh đạo, giảng viên và sinh viên được tiếp cận thông tin khách quan, kịp thời, nâng cao niềm tin và sự tham gia vào công tác QA.

        - Hỗ trợ ra quyết định nhanh và chính xác: Ban Giám hiệu và phòng QA có dữ liệu trực quan để điều chỉnh kịp thời chương trình, hoạt động giảng dạy và các chiến lược phát triển.

        - Nâng cao năng lực quản lý chất lượng dựa trên dữ liệu (data-driven QA): Góp phần chuyển đổi từ mô hình báo cáo thủ công sang mô hình quản trị thông minh ứng dụng AI.

        - Tạo tiền đề nhân rộng: Dashboard có thể được mở rộng áp dụng cho nhiều khoa/đơn vị trong trường, thậm chí chia sẻ mô hình với các cơ sở giáo dục khác có nhu cầu.

7. Rào cản & Giải pháp khắc phục (Risk Management)

Rủi ro/Rào cản	Tác động	Khả năng	Giải pháp khắc phục
Thiếu năng lực AI	Chậm tiến độ, chất lượng phân tích thấp	Trung bình	Mời mentor; hợp tác phòng CNTT; đào tạo nội bộ ngắn hạn
Dữ liệu phân tán/không đồng nhất	Khó tích hợp, sai lệch phân tích	Cao	Chuẩn hóa; thí điểm 1–2 khoa; quy trình quản lý dữ liệu chung
Kháng cự thay đổi	Tỷ lệ chấp nhận thấp	Trung bình	Truyền thông nội bộ; tập huấn; triển khai từng bước
Duy trì bền vững	Hệ thống bị bỏ quên	Trung bình	Tổ công tác QA–AI; ngân sách thường niên; kết nối InnoAIQA-VN

8. Nhu cầu hỗ trợ từ chương trình

        Để đảm bảo dự án được triển khai thành công và bền vững, nhóm dự án mong muốn nhận được sự hỗ trợ từ chương trình InnoAIQA-VN ở các khía cạnh sau:

8.1. Hỗ trợ kỹ thuật

        - Tư vấn về công cụ AI trong phân tích dữ liệu khảo sát sinh viên, kết quả học tập và minh chứng QA.

        - Hướng dẫn lựa chọn và tích hợp các giải pháp trực quan hóa dữ liệu (dashboard, data visualization tools) phù hợp với điều kiện hạ tầng công nghệ của nhà trường.

8.2. Hỗ trợ chuyên môn

        - Cố vấn (mentor) đồng hành trong suốt quá trình xây dựng và triển khai Dashboard QA, từ giai đoạn thiết kế mô hình AI, thử nghiệm cho đến nhân rộng.

        - Tư vấn về các chuẩn mực đạo đức trong ứng dụng AI trong lĩnh vực giáo dục, đặc biệt liên quan đến bảo mật dữ liệu, quyền riêng tư của sinh viên và giảng viên.

8.3. Hỗ trợ kết nối và chia sẻ

        - Kết nối với các chuyên gia AI – QA trong và ngoài nước để trao đổi kinh nghiệm, học hỏi các mô hình đã triển khai thành công.

        - Cơ hội tham gia mạng lưới học tập chuyên môn của chương trình nhằm chia sẻ tiến độ, nhận phản hồi và tiếp cận các thực tiễn tốt về ứng dụng AI trong QA.

        - Hỗ trợ nhóm dự án trong việc giới thiệu và lan tỏa kết quả đến các cơ sở giáo dục đại học khác, đặc biệt các đơn vị còn hạn chế về nguồn lực công nghệ.

Read More

Học tập tham quan tại Đại học Lạc Hồng

Học tập từ thực tiễn ứng dụng AI tại Trường Đại học Lạc Hồng

Ngày thứ hai của Workshop 1 với chủ đề “Ứng dụng AI trong đảm bảo chất lượng giáo dục đại học” tại thành phố Hồ Chí Minh và Đồng Nai, thuộc Dự án InnoAIQA-VN (2025-2026) trong khuôn khổ Chương trình DIES – National Multiplication Training (NMT) đã để lại cho chúng tôi nhiều ấn tượng sâu sắc khi được trực tiếp tham quan và học tập tại Trường Đại học Lạc Hồng. Với tư cách là nhóm giảng viên của Trường Đại học Kỹ thuật Y – Dược Đà Nẵng, đây không chỉ là một chuyến tham quan học tập thông thường mà còn là cơ hội để chúng tôi nhìn nhận rõ hơn vai trò thực tiễn của trí tuệ nhân tạo (AI) trong công tác đảm bảo và cải tiến chất lượng giáo dục Đại học.

Ngay từ đầu buổi làm việc, những chia sẻ của TS. Lâm Thành Hiển – Hiệu trưởng Trường Đại học Lạc Hồng đã giúp chúng tôi hiểu rõ hơn cách một cơ sở giáo dục Đại học xây dựng chiến lược phát triển gắn với chuyển đổi số và ứng dụng AI. Điều khiến chúng tôi ấn tượng là AI không được triển khai rời rạc, mang tính phong trào, mà được tích hợp có hệ thống vào các hoạt động cốt lõi như quản lý đào tạo, đảm bảo chất lượng, nghiên cứu khoa học và phục vụ người học. Cách tiếp cận này cho thấy tầm quan trọng của tư duy chiến lược khi đưa công nghệ mới vào giáo dục.

Phần giới thiệu về phần mềm đo lường chuẩn đầu ra do TS. Lê Phương Trường trình bày mang lại cho chúng tôi nhiều gợi mở. Việc ứng dụng AI để thu thập và phân tích dữ liệu giúp quá trình đánh giá chuẩn đầu ra trở nên khách quan, minh bạch và có cơ sở khoa học hơn. Điều này khiến chúng tôi suy nghĩ nhiều về khả năng chuyển đổi từ cách làm thủ công sang tiếp cận dựa trên dữ liệu trong công tác đảm bảo chất lượng tại đơn vị mình.

Hoạt động tham quan các không gian học tập và nghiên cứu như Studio, AI Lab, Open Lab là một trải nghiệm rất trực quan. Qua đó, chúng tôi nhận thấy rằng môi trường học tập mở, được đầu tư bài bản về hạ tầng công nghệ, đóng vai trò quan trọng trong việc khuyến khích giảng viên và sinh viên chủ động tiếp cận, ứng dụng AI trong học tập và nghiên cứu. Đây là yếu tố không thể thiếu nếu muốn triển khai AI một cách hiệu quả và bền vững trong giáo dục Đại học.

Buổi chiều với các chuyên đề về ứng dụng AI trong nghiên cứu khoa học và phân tích dữ liệu đầu ra tiếp tục mang lại nhiều giá trị thiết thực. Việc sử dụng AI để kiểm tra tính mới của đề tài, xác định khoảng trống nghiên cứu, hỗ trợ viết và chỉnh sửa bài báo khoa học hay phân tích các chỉ số như tỷ lệ bỏ học, chất lượng môn học đã cho thấy AI có thể trở thành một công cụ hỗ trợ đắc lực cho giảng viên trong cả giảng dạy lẫn nghiên cứu.

Kết thúc ngày học tập tại Trường Đại học Lạc Hồng, chúng tôi nhận ra rằng AI không phải là đích đến, mà là phương tiện giúp nâng cao chất lượng giáo dục nếu được triển khai đúng hướng. Những trải nghiệm thực tế trong ngày thứ hai của workshop là nguồn tham khảo quý báu, giúp chúng tôi có thêm cơ sở để suy nghĩ, đề xuất và từng bước vận dụng phù hợp các giải pháp AI vào công tác giảng dạy và đảm bảo chất lượng tại Trường Đại học Kỹ thuật Y – Dược Đà Nẵng trong thời gian tới.

Read More

Đại học Kỹ thuật Y-Dược Đà Nẵng tham gia Dự án AI-QA

Giảng viên Trường Đại học Kỹ thuật Y – Dược Đà Nẵng tham gia Workshop về ứng dụng AI trong đảm bảo chất lượng giáo dục Đại học

Từ ngày 26/11 đến 28/11/2025, giảng viên Trường Đại học Kỹ thuật Y – Dược Đà Nẵng đã tham gia Workshop 1 với chủ đề “Ứng dụng AI trong đảm bảo chất lượng giáo dục đại học” tại thành phố Hồ Chí Minh và Đồng Nai, thuộc Dự án InnoAIQA-VN (2025-2026) trong khuôn khổ Chương trình DIES – National Multiplication Training (NMT). Chương trình được triển khai theo hình thức trực tiếp, với sự tham gia của nhiều chuyên gia, nhà quản lý và giảng viên đến từ các cơ sở giáo dục đại học trên cả nước

Trong ngày đầu tiên, workshop diễn ra tại Nhà Điều hành – ĐHQG TP. Hồ Chí Minh, tập trung giới thiệu tổng quan và các định hướng ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) trong công tác đảm bảo chất lượng giáo dục đại học. Các nội dung được chia sẻ đã làm rõ vai trò của AI trong phân tích nhu cầu xã hội, dự báo xu hướng ngành nghề, xây dựng chuẩn đầu ra theo tiếp cận OBE, cũng như hỗ trợ thiết kế chương trình đào tạo, đề cương học phần, đề thi, rubrics và học liệu số.

Ngày thứ hai, mọi người được tham quan và học tập thực tế tại Trường Đại học Lạc Hồng (Đồng Nai). Tại đây, các chúng tôi được trực tiếp lắng nghe, chia sẻ kinh nghiệm triển khai AI trong quản lý và đảm bảo chất lượng, đồng thời tham quan các mô hình tiêu biểu như AI Lab, Studio, Open Lab và các dự án AI đang được áp dụng hiệu quả trong hoạt động đào tạo và nghiên cứu khoa học.

Trong ngày cuối cùng, chương trình tiếp tục với các nội dung chuyên sâu về ứng dụng AI trong giám sát, phân tích báo cáo tự đánh giá (SAR), báo cáo đánh giá ngoài (EQA), xây dựng chatbot hỗ trợ đảm bảo chất lượng và định hướng cải tiến liên tục. Bên cạnh đó, hoạt động thảo luận và chia sẻ ý tưởng dự án đã góp phần tăng cường kết nối và hợp tác chuyên môn giữa các cơ sở giáo dục đại học.

Việc tham gia workshop là cơ hội để giảng viên Trường Đại học Kỹ thuật Y – Dược Đà Nẵng cập nhật xu hướng mới, nâng cao năng lực chuyên môn và từng bước tiếp cận các giải pháp AI phục vụ công tác đảm bảo và nâng cao chất lượng giáo dục trong thời gian tới.

📌 Workshop “Ứng dụng AI trong đảm bảo chất lượng giáo dục đại học” là một hoạt động ý nghĩa, góp phần thúc đẩy đổi mới tư duy và phương thức đảm bảo chất lượng, hướng tới mục tiêu phát triển bền vững của giáo dục đại học trong kỷ nguyên số.

Read More